01 Boost Productivity with Gemini in BigQuery
Data-to-AI 워크플로우를 지원하는 AI 기반 기능 모음인 BigQuery의 Gemini 기반 도구 (Insights, Table Explorer)을 통해서 코딩 경험이 없어도 쉽고 빠르게 데이터에서 가치 있는 인사이트를 찾아낼 수 있다.
여기서 BigQuery란 구글 클라우드에서 제공하는 완전 관리형 서버리스 데이터 웨어하우스로 대용량 데이터를 빠르고 효율적으로 분석할 수 있게 지원하는 서비스이다. SQL 또는 Python을 통해 데이터를 손쉽게 쿼리하고 분석할 수 있다.
Insights: 테이블 메타 데이터 기반 쿼리 자동 생성
| 메타데이터 분석 | 열 이름, 설명 등 메타데이터를 스캔하여 데이터의 구조와 핵심을 빠르게 파악 |
| 맞춤형 쿼리 생성 | 이 메타데이터 기반으로 각 테이블 특성에 맞춘 유용한 쿼리들이 자동으로 리스트업 숨겨진 패턴을 찾는 데에 매우 효과적 |
| 쿼리 탐색 및 조정 | 제안된 쿼리를 직접 수정하거나 검토하여 니즈에 맞는 분석 가능 |
| 실행 및 분석 | 쿼리를 실행하고 결과를 분석, 인사이트 연결 |
Table Explorer: 시각적 데이터 탐색 도구
| 필드 선택 | 최대 10개 필드를 집중적으로 분석 |
| interactive card 생성 | 각 필드별 주요 값의 분포가 interactive card으로 시각화, 데이터의 간단한 개요를 한눈에 파악 |
| 탐색 및 필터링 | 값을 클릭하여 구체적인 결과를 상세히 살펴볼 수 있음 |
| 쿼리 자동 생성 | 사용자 행동을 토대로 쿼리를 자동 생성 |
| 적용 | 쿼리를 바로 적용하거나 쿼리 편집기에 복사하여 추가로 맞춤 설정하고 실행 |
Gemini의 데이터 준비 자동화
| 반복 작업 자동 제안 | 데이터 정리(필터링, 표준화, 누락 데이터 생성)은 Gemini가 자동으로 코드를 추천, 클릭 한 번으로 적용 |
| 프롬프트 기반 작업 | 자연어 프롬프트로 중복 열 삭제, 특정 포맷 변환 등 직접 명령 가능 |
| ETL 프로세스 자동화 | Gemini가 생성형 AI와 ML을 활용, 추출-변환-로드(ETL) 파이프라인을 그래프 형태로 시각화하여 품질 관리와 이상감지를 자동 처리 |
Insight와 Table Explorer는 한 번에 하나의 테이블만 지원하므로 복잡한 조인과 연산은 별도 쿼리가 필요하다.